Improving the energy efficiency of existing residential buildings by applying passive and cost-effective solutions in the Hot and humid region of Iran
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate the improvement of the energy efficiency of typical apartment buildings in the hot and humid region of Iran by applying passive and cost-effective solutions. For this purpose, a residential building, that reflects the current typology, is selected in Bushehr, Iran, and its annual energy consumption is explored using electric and gas bills. Then, a primary and calibrated model of the building is made using a real occupancy schedule and hourly weather data of Bushehr in Design Builder Software to simulate its energy performance. Considering the architectural design of the baseline model and using passive solutions (including low-E glazing, thermal insulation of external walls, roof and ceilings, and pre-heating of domestic hot water), a developed model is made. The simulation results indicate that the annual carbon dioxide emission and energy consumption of the developed model is reduced by 18.7% and 20%, respectively. These passive solutions can be used to improve the energy efficiency of existing buildings to achieve low Carbon buildings and neighborhoods in this part of Iran. This study also proposed a new reference for the annual energy consumption of low-energy houses in the hot and humid area of Iran and the Persian Gulf region (75-76 kWh/m2/Year). Moreover, the economic analysis in this study demonstrates that the above-mentioned passive solutions will be cost-effective if the government subsidies for the residential buildings’ energy use are eliminated in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».